// PassengerPatternDriver.java
package com.taxi.analysis.passengerTrip;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

/**
 * 乘客行程模式分析驱动程序
 * 功能：协调整个乘客行程模式分析MapReduce任务
 * 技术：二次排序
 */
public class PassengerPatternDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        if (args.length != 2) {
            System.err.println("使用方法: PassengerPatternDriver <输入路径> <输出路径>");
            //System.err.println("示例: hadoop jar taxi-analysis.jar com.taxi.analysis.pattern.PassengerPatternDriver /taxi/pattern_input /taxi/pattern_output");
            System.exit(-1);
        }

        Configuration conf = new Configuration();

        // 设置任务配置参数
        conf.set("mapreduce.job.name", "NYC_Taxi_Passenger_Pattern_Analysis");
        conf.set("mapreduce.job.queuename", "default");

        // 优化配置
        conf.setInt("mapreduce.task.timeout", 2400000); // 40分钟超时
        conf.setInt("mapreduce.map.memory.mb", 2048);    // 增加Mapper内存
        conf.setInt("mapreduce.reduce.memory.mb", 4096); // 增加Reducer内存
        //conf.setInt("mapreduce.reduce.java.opts", "-Xmx3200m"); // 设置JVM堆内存

        Job job = Job.getInstance(conf, "乘客行程模式分析_二次排序");

        // 设置主类
        job.setJarByClass(PassengerPatternDriver.class);

        // 设置Mapper和Reducer类
        job.setMapperClass(PassengerPatternMapper.class);
        job.setReducerClass(PassengerPatternReducer.class);

        // 设置分区器和分组比较器（实现二次排序）
        job.setPartitionerClass(PassengerPartitioner.class);
        job.setGroupingComparatorClass(PassengerGroupingComparator.class);

        // 设置输出键值类型
        job.setMapOutputKeyClass(PassengerTripKey.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        // 设置Reducer数量（根据数据量和乘客数量调整）
        job.setNumReduceTasks(8);

        // 设置输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        // 打印任务信息
        System.out.println("=== 启动乘客行程模式分析任务 ===");
        System.out.println("输入路径: " + args[0]);
        System.out.println("输出路径: " + args[1]);
        System.out.println("使用技术: 二次排序");
        System.out.println("分析目标: 乘客行程模式和复购周期分析");
        System.out.println("核心功能: 时间模式、地理模式、消费模式、复购周期、行程链分析");

        // 等待任务完成
        boolean success = job.waitForCompletion(true);

        if (success) {
            System.out.println("=== 乘客行程模式分析任务完成 ===");
            System.out.println("分析结果包含:");
            System.out.println("- 基础统计信息");
            System.out.println("- 时间行为模式");
            System.out.println("- 地理偏好模式");
            System.out.println("- 消费行为模式");
            System.out.println("- 复购周期分析");
            System.out.println("- 行程链识别");
            System.out.println("- 综合价值评估");
            System.out.println("请查看输出结果进行进一步分析");
        } else {
            System.err.println("=== 乘客行程模式分析任务失败 ===");
        }

        System.exit(success ? 0 : 1);
    }
}
